Hugging Face blog● 精選AI 評分81
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：2B 啟用引數的端側 Agent 推理模型
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
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r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分65
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 250M/350M 編碼器
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp 新增 LiquidAI d1-omni-600M 決策模型
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
X @lmstudioAI 評分45
LM Studio 的 Bionic 1.1.8 新增兩個 API，可與 LM Studio 同時執行
LM Studio 的 Bionic 更新到 1.1.8，新增對 /v1/systemone 與 /v1/decisions 兩個 API 的支援，並支援 Bionic 與 LM Studio 同時執行。LM Studio 官方在更新日誌中一併列出這兩項改動，連結為 lmstudio.ai/changelog/bionic-v1.1.8，未附更多說明。